Методи і моделі прогнозування-вступ 2023
Тип: На вибір студента
Кафедра: інформаційних систем у менеджменті
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 10 | 5 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 10 | 32 | доцент Завада О. П. | ЕКІМ-51с, |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 10 | 8 | ЕКІМ-51с | доцент Завада О. П. |
Практичні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 10 | 8 | ЕКІМ-51с | доцент Завада О. П. |
Опис курсу
Дисципліна “ Методи і моделі прогнозування ” є вибірковою для спеціалізації ”Консолідована інформація”.
Матеріал дисципліни може бути використаний студентами при написанні магістерських робіт.
Дисципліна викладається у 2-му семестрі в обсязі 5 кредитів (за Європейською Кредитно-Трансферною Системою ECTS)
Курс розроблено таким чином, щоб надати студентам як загальнонаукові, так і спеціалізовано-професійні компетенції.
Лабораторні роботи виконуються засобами систем SPSS та EXCEL
Програма навчальної дисципліни “Методи і моделі прогнозування” складається з двох змістових модулів:
Модуль 1. Класичні статистичні методи
Модуль 2. Методи дейтамайнінгу.
Дисципліна завершується заліком.
Рекомендована література
- Основна література
1. Галущак М. П., Галущак О. Я., Кужда Т. І. Прогнозування соціально-економічних процесів: навчальний посібник. – Тернопіль: ФОП Паляниця, 2021. – 160 с.
https://elartu.tntu.edu.ua/bitstream/lib/36761/1/%d0%9f%d0%be%d1%81%d1%96%d0%b1%d0%bd%d0%b8%d0%ba_%d0%9f%d1%80%d0%be%d0%b3%d0%bd%d0%be%d0%b7.pdf
2. Ганчук А. А., Соловйов В. М., Чабаненко Д. М. Методи прогнозування. Навч. посiбник. – Черкаси: БрамаУкраїна, 2012. – 140 с. http://prognoz.ck.ua/ForecastingMethodsBook-main.pdf
3. Завада О. П. Основи дейтамайнінгу: текст лекцій. – Львів: Вид. центр економічного факультету ЛНУ. – 2020. – 78 с.
(студенти отримують в MOODLE доступ до електронної версії за паролем)
Додаткова література
1. Тегза А.М. Конспект лекцій з курсу “Iнтелектуальнi технологiї Data Mining”. Ужгород, 2020. – 62с.
https://www.uzhnu.edu.ua/uk/infocentre/get/70180
2. Прогнозування економічних і соціальних процесів: навч. посіб. /І.В. Буртняк, Г.П. Малицька; 2019. – 131 с. http://lib.pnu.edu.ua:8080/bitstream/123456789/2267/1/R1-3.pdf
3.Акіменко В. В. Прикладні задачі інтелектуального аналізу даних (DATA MINING). – К.: КНУ ім. Т. Шевченка, 2018. – 152 c.
http://satr.unicyb.kiev.ua/AkimenkoBook.pdf